咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >象山港海域水质时空格局的自组织特征映射神经网络识别 收藏

象山港海域水质时空格局的自组织特征映射神经网络识别

Identification of spatiotemporal patterns of sea water quality in Xiangshan Bay by using self-organizing maps

作     者:朱艺峰 施慧雄 金成法 焦海峰 严小军 

作者机构:宁波大学应用海洋生物技术教育部重点实验室宁波315211 宁波市海洋与渔业研究院宁波315012 宁波市海洋与环境监测中心宁波315040 

出 版 物:《环境科学学报》 (Acta Scientiae Circumstantiae)

年 卷 期:2012年第32卷第5期

页      面:1236-1246页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程(可授工学、理学、农学学位)] 07[理学] 083305[工学-城乡生态环境与基础设施规划] 08[工学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0833[工学-城乡规划学] 0713[理学-生态学] 

基  金:海洋公益性行业科研专项经费资助项目(No.201105009-3) 浙江省自然科学基金(No.Y5080274) 宁波市自然科学基金(No.2008A610074)~~ 

主  题:象山港 海水水质 时空格局 自组织特征映射神经网络 

摘      要:于2007—2008年对象山港23个站点(包括10个电厂站点)的水质样品进行连续2年的季节性采集,采用SOM(Self-Organizing Map)工具箱,结合k-nn(knearest neighbors)神经元聚类对15个水质参数进行分析,以探明象山港海域水质时空变化并识别敏感的影响区域.结果显示,象山港海域N/P(物质的量比)平均值为27.0.水体污染指数(AI)和海水营养指数(NI)分别指示整个象山港水质处于严重污染和富营养化状态,但水质加权指数(WDX)显示,加权水质标准未超过3类水质,说明传统的AI和NI指数不能反映象山港的实际水质状况.经SOM分析发现,象山港海域各取样站点按季节和空间格局可分为8个聚类组.从季节上看,pH和油类含量在春季最低;夏季水温、COD、NO2--N最高,而DO最低.NO3--N、DIN、DIP在秋冬季节高于春夏季节,但透明度相反.Chl-a含量以夏季最高,冬季最低.GLM(General Linear Model)方差分析显示,不同季节的安全性指数(SFT)和N/P无显著差异(p0.05),而NI、AI和WDX差异极显著(p0.01).空间分析显示,象山港水体可分为港底区和口中部区,其中,港底区盐度、pH显著低于口中部区(p0.01),而NO2--N、NH4+-N、DIN、DIP、Chl-a则显著高于口中部区(p0.05).除WDX无显著差异外,港底区的N/P显著低于口中部区(p0.01),而NI、AI、SFT相反(p0.05).建议港区底部宜采用养殖大型海藻方式以减轻富营养化,此外,冬季黄墩港的水体中粪大肠菌群严重超标,生食该季节贝类产品时需要检测.

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分